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提問者：Marcel Consée，貿(mào)澤電子 問：按照您對(duì)技術(shù)發(fā)展的看法，哪些業(yè)務(wù)領(lǐng)域在未來五年里最有可能大規(guī)模引入AI？ 答：我們將需要順著資金和數(shù)據(jù)的路子來找出這個(gè)問題的答案。公司在其業(yè)務(wù)中采用AI通常有兩種原因，或者是希望增加營(yíng)收，或者是希望通過提高效率來降低成本。 數(shù)據(jù)是AI的生命線——沒有數(shù)據(jù)，AI便無法工作，因此變革將首先發(fā)生在有數(shù)據(jù)的地方。 這些線索將把我們引向業(yè)務(wù)的最前沿：銷售和營(yíng)銷。這些部門會(huì)更快地采用AI，不僅是因?yàn)槠鋵?duì)營(yíng)收的直接影響，而且還在于這些部門希望更好地了解客戶：誰訪問了網(wǎng)站？誰下載了白皮書？哪些人在何時(shí)與銷售代表進(jìn)行了交談？他們?yōu)槭裁捶艞壛速?gòu)物車中的產(chǎn)品？ AI可以自動(dòng)確定銷售線索，并適時(shí)提示銷售代表跟進(jìn)潛在客戶。AI還有助于為每個(gè)客戶提供個(gè)性化的內(nèi)容和消息以及預(yù)測(cè)客戶需求。銷售和營(yíng)銷也是實(shí)施AI的低風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，因?yàn)椴捎肁I不需要對(duì)其他業(yè)務(wù)職能進(jìn)行太多改動(dòng)。 密切相關(guān)并且不容忽視的一個(gè)部門是客戶支持。如果公司已經(jīng)開始收集數(shù)據(jù)來了解客戶行為，那么利用從銷售和營(yíng)銷部門獲得的見解來提供更好的客戶支持是有意義的，因?yàn)榱糇】蛻艟驮黾恿丝蛻艚K身價(jià)值。對(duì)于公司來說，讓現(xiàn)有客戶滿意并保持與公司的長(zhǎng)期關(guān)系，要比獲得新客戶來得容易。盡管目前虛擬座席無法替代人工座席提供的支持，但虛擬座席可以不知疲倦地全天候工作，并縮短了響應(yīng)時(shí)間。 其他顯而易見的業(yè)務(wù)領(lǐng)域可能還有供應(yīng)鏈，因?yàn)樗粩嗍艿娇疾椋蟾倪M(jìn)表現(xiàn)和提高效率。隨著邊緣計(jì)算（或邊緣人工智能）的出現(xiàn)，不僅可即時(shí)提供分析，還可以由邊緣計(jì)算機(jī)完成本地決策，而不必將所有數(shù)據(jù)傳至中央服務(wù)器進(jìn)行處理后再傳回， 大大減少了延遲。 以在制造中引入機(jī)器人和異常檢測(cè)軟件為例，在供應(yīng)鏈中采用AI可以快速簡(jiǎn)化流程并提高準(zhǔn)確性。正如AI能夠幫助銷售和營(yíng)銷部門預(yù)測(cè)客戶需求那樣，它也能應(yīng)用到供應(yīng)鏈，在更大規(guī)模上更好地平衡供求關(guān)系。這并不會(huì)將實(shí)體商品限制在外——能源公司對(duì)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)電網(wǎng)浪涌和綠色能源優(yōu)化的興趣度越來越高。 供應(yīng)鏈中出現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)的可能性也會(huì)減少，因?yàn)閿?shù)據(jù)大多由流程或機(jī)器生成，而不是個(gè)人數(shù)據(jù)。我們還可以認(rèn)為，在新冠疫情過后，擁有可控制的強(qiáng)大供應(yīng)鏈將是迅速?gòu)慕?jīng)濟(jì)衰退中恢復(fù)的秘密武器。遺憾的是，這也將是尚未采用AI者所要經(jīng)歷的。 問：為了優(yōu)化在這個(gè)時(shí)間框架中引入AI的影響力，需要哪些技術(shù)進(jìn)步？ 答：我并不認(rèn)為實(shí)施AI需要什么遙不可及的先進(jìn)技術(shù)，但我們將需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用的民主化。 云計(jì)算在某種程度上曾帶來幫助，但是當(dāng)5G網(wǎng)絡(luò)變得廣泛可用時(shí)，邊緣計(jì)算將推動(dòng)AI在各方各面的普及。邊緣計(jì)算機(jī)通常成本低廉，這進(jìn)一步消除了采用AI的障礙。 企業(yè)內(nèi)部也有工作要做。遺憾的是，一些高管仍舊認(rèn)為在他們的iPad安裝了Tableau儀表板就等同于擁有了數(shù)據(jù)。 采用AI的基礎(chǔ)是創(chuàng)建允許數(shù)據(jù)在管線中流動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施。在理想世界中，它會(huì)像觸手可及的自來水一樣，可以隨時(shí)按需提供。如果業(yè)務(wù)中多達(dá)80%的數(shù)據(jù)均屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，那么擁有數(shù)據(jù)管線或基礎(chǔ)設(shè)施就尤顯重要，因此擁有能夠從多個(gè)來源收集和提取數(shù)據(jù)（無論是結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的正確架構(gòu)將是任何公司開始利用AI力量的第一步。借助這種架構(gòu)，你將能夠根據(jù)需要快速處理和移動(dòng)數(shù)據(jù)，并獲得可加速業(yè)務(wù)發(fā)展的見解和分析。 公司高管采用AI的另一個(gè)痛點(diǎn)是內(nèi)部AI人才的短缺。因此，AutoML或“AI即服務(wù)”的重要性只會(huì)增加。它們可以幫助公司先進(jìn)行試驗(yàn)和概念驗(yàn)證，然后再投資于滿足業(yè)務(wù)需要的正確AI計(jì)劃。 問：由于學(xué)習(xí)型AI取決于可用數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，我們需要用什么來讓這些數(shù)據(jù)盡可能保持中性無偏？ 我們是否要使用遞歸性AI來“刷洗”主要AI的輸入？ 答：這個(gè)很難做到，因?yàn)榧词鼓阌薪?jīng)過完美訓(xùn)練的模型，是模型中的佼佼者，這個(gè)模型也可能會(huì)過時(shí)，會(huì)發(fā)生所謂的“概念漂移”。概念漂移是指輸入和輸出數(shù)據(jù)之間關(guān)系不可預(yù)測(cè)的變化，這種變化在根本上改變了模型作出“預(yù)測(cè)”的準(zhǔn)確性。 此外，如果用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練AI，會(huì)因DNN中有太多的隱藏層，而無法理解或解釋DNN為何能得出這種結(jié)論。這就是我們所說的黑箱AI。因此，并不能通過創(chuàng)建一個(gè)無法理解的AI去解釋另一個(gè)無法理解的AI。好消息是，許多研究人員正在開發(fā)讓AI實(shí)現(xiàn)自我解釋的工具。這也是為什么可以解釋AI是一個(gè)新興的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，來幫助團(tuán)隊(duì)開發(fā)可解釋并且包羅廣泛的模型。 直至今日，我們依舊在很大程度上依賴于人工標(biāo)記，因此這個(gè)問題的最佳答案實(shí)際上是我們?nèi)祟悺?br /> 從事AI項(xiàng)目的人類需要意識(shí)到可能存在的偏倚，并盡可能多地收集無偏數(shù)據(jù)。人類在訓(xùn)練過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的偏倚時(shí)，需要將數(shù)據(jù)集中的偏倚歸零。同時(shí)還需要讓他們的項(xiàng)目或產(chǎn)品經(jīng)過更多的透明度和審核流程，這樣就可以盡早發(fā)現(xiàn)問題。擁有不同測(cè)試數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集非常重要，可確保系統(tǒng)不出現(xiàn)偏倚。這項(xiàng)旨在確保系統(tǒng)“保持最新”的工作需要一直不間斷地運(yùn)行下去。 作為人類，我們每一個(gè)人都有著自己的偏見。如果AI團(tuán)隊(duì)來自不同的背景，我們可以互相制衡，就更有可能消除彼此的盲點(diǎn)。 或許我們也能夠訓(xùn)練AI去檢查人工標(biāo)記數(shù)據(jù)，以找出存在的任何異常和不一致之處。 問：在具有重寫自身代碼能力的學(xué)習(xí)型AI中實(shí)施一套固定的道德準(zhǔn)則是否可行？ 鑒于不同工業(yè)社會(huì)價(jià)值體系的差異，這種做法是否可取？ 答：盡管放心，我們離實(shí)現(xiàn)AI自我編程和擺脫控制還很遙遠(yuǎn)。 雖然制定某種高水平的道德準(zhǔn)則是很重要的，就像雖然制定了《不擴(kuò)散核武器條約》一樣，但每個(gè)人都有著不同的打算，所以認(rèn)為每個(gè)人、每個(gè)組織和實(shí)體都會(huì)一絲不茍地遵循同一套AI倫理規(guī)則中的各項(xiàng)細(xì)節(jié)并不現(xiàn)實(shí)。 當(dāng)我擁有一輛自動(dòng)駕駛汽車時(shí)（盡管那時(shí)我們可能不再需要擁有汽車了），我不希望汽車為了避讓一只橫穿馬路的狗而猛打方向盤，結(jié)果讓我自己送命。但作為車主，如果知道我的車會(huì)撞死一只小狗，我的良心會(huì)過意的去嗎？ 最后，如果汽車廠家決定采取最高道德準(zhǔn)則，設(shè)計(jì)的汽車優(yōu)先保護(hù)推車中嬰兒的生命，但卻有可能導(dǎo)致我送命，我還會(huì)不會(huì)買這輛車？ 我可沒那么大的把握。這就是著名的電車難題。 即使我們有了一套規(guī)則，這對(duì)AI而言也仍然不可行。比如英語這種語言，并沒有“最佳”的表達(dá)方式，因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)中，語言是由不斷使用它的人有機(jī)地改變的。沒有人真正遵循所有語法規(guī)則。 AI也會(huì)隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)而發(fā)展。 基于規(guī)則的AI無法擴(kuò)展，因?yàn)椴豢赡軐懗鏊写嬖诘囊?guī)則。AI的目的就是探索全部可能性，以找到最佳的優(yōu)化策略。設(shè)計(jì)決定了它們經(jīng)過訓(xùn)練會(huì)去尋找漏洞。我們寫下的規(guī)則越多，AI將找出的漏洞也就越多。 我認(rèn)為道德價(jià)值將反映在每個(gè)公司或組織所創(chuàng)造產(chǎn)品的設(shè)計(jì)理念中，消費(fèi)者會(huì)用他們的錢來投票。也許這是看待這個(gè)問題的一種非常單純和資本主義的方式。 雖然政府通常對(duì)新技術(shù)了解得太慢，無法進(jìn)行正確監(jiān)管，但其扮演的角色仍舊十分重要。但是，我們確實(shí)需要國(guó)際社會(huì)中各國(guó)政府在我們這個(gè)時(shí)代創(chuàng)立《不擴(kuò)散AI武器條約》，只不過這個(gè)條約是用于對(duì)人的監(jiān)管。 文章來源：貿(mào)澤電子 作者簡(jiǎn)介：Charlotte Han致力于處理數(shù)據(jù)以及制定品牌和數(shù)字策略。在亞洲長(zhǎng)大的她，在硅谷取得美國(guó)國(guó)籍后現(xiàn)定居歐洲，這種不平凡的經(jīng)歷讓她學(xué)會(huì)了不要把任何事物視為理所當(dāng)然，而是要把看似無關(guān)的事物聯(lián)系起來。她對(duì)所有的科學(xué)技術(shù)都很感興趣，尤其是那些能改善人類生活的技術(shù)。她還喜歡與那些標(biāo)新立異、不墨守成規(guī)、勇于創(chuàng)新的人一起交流。 |
